L1损失函数和L2损失函数

L1损失函数和L2损失函数是常用的用于回归问题的损失函数。

L1损失函数也被称为绝对值损失函数，它的定义为真实值与预测值之间差值的绝对值之和。L1损失函数的优点是对异常值（outlier）不敏感，但缺点是不可导，难以优化。

L2损失函数也被称为均方误差损失函数，它的定义为真实值与预测值之间差值的平方和。L2损失函数的优点是可导，易于优化，但缺点是对异常值敏感。

在实际应用中，可以根据具体问题场景选择使用哪种损失函数。如果异常值较多，则可以选择使用L1损失函数；如果异常值较少，则可以选择使用L2损失函数。此外，还有其他类型的损失函数，如Huber损失函数、Log-Cosh损失函数等，可以根据具体问题场景进行选择。